Jacob Cho's Data Science

  [  출처 :  [SQLite3로 가볍게 배우는 데이터베이스:SQL 기초 실습] 따라하기 B01 실전 예제 (1)  ] ■ 공공 데이터를 이용한 상권 분석 (1) 1. 데이터 파일 다운로드와 압축 풀기 - 다운로드 페이지 및 대상 파일 :  https://www.data.go.kr/data/15083033/fileData.do - 파일 구성 2. SQLite에 임포트 - 데이터베이스 생성 : 데이터베이스 명 - '상권분석' - 임포트 3. 테이블 조회 - 데이터 총 건수 - 시도명과 시군구명 (중복 제거) - 서울시 모든 구 명 조회 - 특정 지역내 특정 상호를 가진 업소 목록 (서울시 내 '공차'로 시작하는 업소 목록) - 지역별 매장 수 (서울, 경기, 인천 내의 '공차'로 시작하는 업소 수)

  [  출처 : wikidocs "SQLite3로 가볍게 배우는 데이터베이스:SQL 기초 실습" - A16  ] ■ UNION ALL 과 UNION - 복수의 질의문을 하나로 합친 결과를 얻을 수 있음 - 테이블의 구조가 같으면 합칠 수 있음 1. UNION ALL - 다음의 query도 같은 결과를 리턴 2. UNION - 중복 데이터를 제외한 결과를 정렬하여(오름차순) 리턴

  [  출처 : wikidocs "SQLite3로 가볍게 배우는 데이터베이스:SQL 기초 실습" - A15  ] ■ 조인 1. 새로운 테이블 생성 : 테이블명 - '노래' 2. '음반' 테이블 생성 3. '수록곡' 테이블 생성 : 음반과 노래의 관계 표현 4. '노래' 테이블에 데이터 입력 5. '음반' 테이블에 데이터 입력 6. '수록곡' 테이블에 데이터 입력 7. 테이블을 묶어서(INNER JOIN) 데이터 조회 해보기 - 목표 리스트 - SELECT ~ WHERE ~ - INNER JOIN - 2011년에 발매된 앨범만 조회

  [  출처 : wikidocs "SQLite3로 가볍게 배우는 데이터베이스:SQL 기초 실습" - A14  ] ■ 평균, 편차, 분산, 표준편차 1. 통계량의 정의 (위키백과) - 편차(deviation)는 관측값에서 평균 또는 중앙값을 뺀 것이다. - 분산(variance)은 관측값에서 평균을 뺀 값을 제곱하고, 그것을 모두 더한 후 전체 개수로 나눠서 구한다. 즉, 차이값의 제곱의 평균이다. 관측값에서 평균을 뺀 값인 편차를 모두 더하면 0이 나오므로 제곱해서 더한다. - 표준 편차(standard deviation)는 분산을 제곱근한 것이다. 제곱해서 값이 부풀려진 분산을 제곱근해서 다시 원래 크기로 만들어준다. 2. 평균 - 평균의 대상이 되는 개별 값과 평균을 표에 나란히 나타내기 주) over() 는 SQLite 3.25 버전 이후에서 작동 함 3. 편차 4. 분산 5. SQLite에서 제공하지 않는 함수 - 사용자가 직접 만들어 쓸 수 있음 - 타인이 만들어 제공하는 함수의 다운로드 페이지 :  Contributed Files

  [  출처 : wikidocs "SQLite3로 가볍게 배우는 데이터베이스:SQL 기초 실습" - A13  ] ■ 그룹화 1. group by - 키를 반올림한 값이 같은 사람 수를 세어보자 2. having - 두 명 이상의 경우, 즉 count(*)가 2 이상인 경우만 조회해보자 ★ 연습문제 - pets 테이블에는 동물이 종류별로 몇 마리씩 있는지 세어보라 - pets 테이블에서 한 마리 이상 있는 동물은 어떤 것이 있는가?

  [  출처 : wikidocs "SQLite3로 가볍게 배우는 데이터베이스:SQL 기초 실습" - A12  ] ■ 집계 함수(aggregate function) 1. count() - 행의 수를 리턴 2. max() - 해당 컬럼 값 중 최댓값을 리턴 3. min() - 해당 컬럼 값 중 최솟값을 리턴 4. sum() - 해당 컬럼 값들의 합계를 리턴 5. avg() - 해당 컬럼 값들의 평균을 리턴 ★ 연습문제 - 혜리의 키는 166.8cm 이다. (기존엔 null) 테이블을 갱신한 다음, 평균 키를 다시 구해보라. - pets 테이블에서 고양이가 몇 마리인지 세어보라.